Actualmente estamos implantando Copilot en Topigs Norsvin. Para comprender bien qué son GenAI y Copilot, qué supondrá exactamente esta implantación para nosotros y cuáles son las reglas del juego, publicaremos aquí en breve algunos artículos en los que explicaremos con detalle qué es GenAI, cómo lo vamos a utilizar y qué normas tendremos que cumplir.
Dado que se trata de una nueva tecnología, en la que, por un lado, no podemos prever con exactitud cuáles serán el impacto y los riesgos para la organización y, por otro, tendremos que adquirir nuevos conocimientos y perspectivas, la implementación se llevará a cabo por fases. Invitamos cordialmente a todas aquellas personas que ya tengan conocimientos sobre GenAI o que deseen adquirirlos a que contribuyan a crear un entorno sólido, en el que podamos utilizar las nuevas herramientas para aumentar nuestra productividad y acelerar los desarrollos, sin dejar de ser conscientes de lo que hacemos y dando prioridad a la seguridad, ya que la propiedad intelectual de Topigs Norsvin debe estar bien protegida.
En 1996, el campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov derrotó al ordenador de ajedrez Deep Blue por 4 a 2. Un año más tarde, disputó otras seis partidas contra el superordenador desarrollado por IBM, pero esta vez perdió por 3 1/2 a 4 1/2; fue la primera vez que un campeón mundial de ajedrez en activo era derrotado por la inteligencia artificial.
El 30 de noviembre de 2022, la empresa OpenAI puso ChatGPT a disposición del público en general y, desde entonces, no podemos imaginar un mundo sin IA. ¿Fue Deep Blue un predecesor de ChatGPT y, de ser así, por qué tardamos más de 25 años en tener acceso a la IA?
Los programadores de IBM que desarrollaron el programa de ajedrez que utilizaba Deep Blue, sin duda, aprendieron mucho y adquirieron conocimientos al llevar a cabo esta tarea. Sin embargo, el programa de IA que escribieron es fundamentalmente diferente de los programas de IA generativa que utilizamos hoy en día para rellenar la declaración de la renta, resumir un documento o decidir qué vamos a cenar esta noche. Esa gran diferencia radica en el término «generativa».
Kasparov jugó contra un programa que tomaba decisiones siguiendo instrucciones específicas y reglas predefinidas. El superordenador Deep Blue era capaz de realizar más de 11 000 millones de cálculos por segundo y podía analizar la partida y todas las posibilidades del siguiente movimiento para elegir el más adecuado. Deep Blue no era creativo, pero era capaz de calcular un conjunto limitado de tareas con gran rapidez.
Un simple iPhone 17 por sí solo es 1.000 veces más potente que el superordenador de 1998. Este aumento explosivo de la potencia de cálculo ha hecho posible que ahora podamos entrenar los denominados «modelos de lenguaje a gran escala» (LLM), y son esos LLM los que hacen posible la IA generativa.
Un LLM es una red neuronal: un modelo computacional inspirado en el cerebro humano, que utiliza nodos (matemáticos) que procesan los datos de entrada, les asignan un «peso» y, a continuación, los envían al siguiente nodo. Al igual que las neuronas del cerebro, emiten una señal cuando alcanzan un umbral determinado. Gracias a que las neuronas trabajan juntas, es posible descubrir patrones, por ejemplo, en un texto escrito.
Por lo tanto, la información de entrada para el entrenamiento de un LLM es el texto, y en Internet se puede encontrar texto en grandes cantidades. Si se proporcionan muchas palabras y frases al LLM, este modelo es capaz de calcular la probabilidad de cuál será la siguiente palabra. Si escribo «Te quiero», la probabilidad de que escriba «te» como siguiente palabra es bastante alta. Por supuesto, se trata de un ejemplo muy sencillo, pero si imaginas que le proporcionas al modelo billones de fragmentos de texto y este los procesa todos, los compara entre sí y calcula la relación entre las palabras, entonces resulta concebible que un ordenador pueda adivinar con gran precisión cuál será la siguiente palabra. El LLM no entiende el lenguaje tal y como lo entiende un ser humano, pero calcula las conexiones entre las palabras y nosotros interpretamos ese comportamiento como inteligencia.
Hay miles de grandes modelos de lenguaje en el mundo, pero los más conocidos son (Chat)GPT (OpenAI), Gemini (Google), Llama (Meta), Claude (Anthropic) y Grok (X). De vez en cuando se oye que se lanza una versión nueva y más potente de uno de estos LLM. Esto significa que el modelo se ha entrenado con más datos. El primer modelo de GPT se entrenó con 175 000 millones de palabras o parámetros. Para entrenar los modelos más recientes, se utilizaron un cuatrillón (un millón de mil millones o un 1 seguido de 15 ceros) de parámetros. También se dice que el modelo se ha vuelto «más inteligente» y que las empresas de IA utilizan actualmente las herramientas de GenAI que desarrollaron anteriormente para crear la próxima generación de GenAI: se consigue que la IA cree IA.
En las películas de «Terminator», el sistema de IA llamado Skynet adquirió conciencia de sí mismo el 29 de agosto de 1997 a las 2:14 de la madrugada, hora del Este. ¿Ya hemos superado este punto en el mundo real o se trata solo de un pensamiento apocalíptico?